import torch
from torch import nn
from d2l import torch as d2l
import matplotlib.pyplot as plt
# 数据集依然选用之前的fashion mnist
train_iter, test_iter = d2l.load_data_fashion_mnist(batch_size=256)


# 定义和初始化MLP模型，这里使用一层隐藏层包含256个隐藏单元，之后使用ReLu函数进行激活，记得输入图像进行展开处理
net = nn.Sequential(nn.Flatten(),
                    nn.Linear(784, 256),
                    nn.ReLU(),
                    nn.Linear(256, 10))
def init_weights(m):
    if type(m) == nn.Linear:
        nn.init.normal_(m.weight, std=0.01)
net.apply(init_weights)

# 选择损失函数和优化算法，设定训练的超参数
lr, num_epochs = 0.1, 10
loss = nn.CrossEntropyLoss(reduction='none')
trainer = torch.optim.SGD(net.parameters(), lr)
d2l.train_ch3(net, train_iter, test_iter, loss, num_epochs, trainer)
d2l.predict_ch3(net, test_iter)
d2l.plt.show()

# 小结：对于相同的分类问题，多层感知机的实现与softmax回归的实现相同，只是多层感知机的实现里增加了 带有激活函数的隐藏层
# 1. 尝试添加不同数量的隐藏层（也可以修改学习率），怎么样设置效果最好？
# 2. 尝试不同的激活函数，哪个效果最好？
net = nn.Sequential(nn.Flatten(),
                     nn.Linear(784, 256),
                     nn.ReLU(),
                     nn.Linear(256, 512),
                     nn.ReLU(),
                     nn.Linear(512, 10)) # 加一层隐藏层尝试
net = nn.Sequential(nn.Flatten(),
                     nn.Linear(784, 256),
                     nn.ReLU(),
                     nn.Linear(256, 256),
                     nn.ReLU(),
                     nn.Linear(256, 256),
                     nn.ReLU(),
                     nn.Linear(256, 10)) # 加两层隐藏层尝试

lr = 0.15 # 在原模型上更改学习率尝试，epochs改为30的效果不错！

net = nn.Sequential(nn.Flatten(),
                    nn.Linear(784, 256),
                    nn.Sigmoid(), # 更改为sigmoid尝试
                    nn.Linear(256, 10))
net = nn.Sequential(nn.Flatten(),
                    nn.Linear(784, 256),
                    nn.Tanh(), # 更改为Tanh尝试
                    nn.Linear(256, 10))
